根据两列或多列中的条件删除行答案

【问题标题】：Drop rows depending on conditions in two or more columns根据两列或多列中的条件删除行
【发布时间】：2020-03-13 15:01:01
【问题描述】：

我是编程新手，所以请原谅我的无知。

我有以下数据框：

          ID      Name    
0       AJ-6      Mark    
1       AJ-6      Mark     
2    AJ-6-FR    Judith    
3    AJ-6-FR    Judith  
4    AJ-6-FR Christian    
..       ...       ...   
299   TV-552     Marie   
300   TV-552      Ruth     
309  ZS-V-21      John     
310  ZS-V-21      John     
311  ZS-V-21      John

我的意图是删除那些重复 ID 的行（即行 0 - 1 或 309-311）并且行中有相同的名称。

我尝试了很多方法，例如使用带有移位列的迭代和条件，但恐怕在迭代时无法删除多行。

我只显示了可以找到条件的两列，但可能还有更多（即 if column ['age'] >= 20: drop rows）。

感谢您的帮助先生和女士们。

【问题讨论】：

标签： dataframe iteration drop

【解决方案1】：

你可以试试

df = df.loc[(df['ID']!=df['shiftdown'])&(df['ID']!=df['shiftup'])]

仅当 ID 值与 shiftdown 和 shiftup 不同时才检查并保留行。

如果您只是想根据特定列删除具有相同值的行，您可以使用 df.drop_values(by=[col_name])，问题并不清楚。

【讨论】：

亲爱的爱德华多。非常感谢您的意见。我试图将您的解决方案应用于我的问题，但我意识到我的问题比我预期的要复杂一些。我最终决定重新制定它。带来不便敬请谅解。我希望你能帮助我。
我认为，如果您要应用多个彼此真正不同的条件，则执行更多“清理”步骤可能比将所有内容浓缩在一行代码中更简单。考虑为每个条件赋予什么优先级（您是要先按年龄过滤还是先检查重复项？）。另外，请查看下面的链接，它包含您可以为您的代码复制的代码示例。如果不确切知道您的输出应该看起来很难提供比pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html 更多的帮助

【解决方案2】：

你可以试试这个（如果df是你的DataFrame）：

df.drop_duplicates(subset = ['ID', 'Name'], inplace = True)

【讨论】：